Abschlussarbeit: Machine Learning

MTU Aero Engines AG; München; Hybrid; EUR 30.000 - 50.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Ein innovatives Unternehmen in der Luftfahrtbranche sucht talentierte Studierende für eine Abschlussarbeit im Bereich Machine Learning. In dieser spannenden Position wirst du ein datengetriebenes Modell in PyTorch entwickeln, das die aerodynamische Optimierung von Turbomaschinen beschleunigt. Du wirst die Möglichkeit haben, dein Wissen in einem dynamischen Umfeld anzuwenden und Einblicke in die Luftfahrtindustrie zu gewinnen. Mit flexiblen Arbeitszeiten und einem starken Teamgeist bietet diese Stelle eine hervorragende Gelegenheit, praktische Erfahrungen zu sammeln und deine Karriere voranzutreiben. Werde Teil eines Teams, das die Zukunft der Luftfahrt gestaltet!

Leistungen

Mentoring und individuelle Betreuung

Flexible Arbeitszeitmodelle

Kantine und Cafébar

Sportkooperation mit EGYM Wellpass

Pendlerbus und Parkhaus

Qualifikationen

• Studium in Informatik, Statistik, Mathematik oder Physik erforderlich.
• Programmiererfahrung mit Python und PyTorch sowie Kenntnisse in Deep Learning.

Aufgaben

• Weiterentwicklung eines datengetriebenen Modells in PyTorch.
• Entwicklung eines semi-parametrischen Modells zur Optimierung.

Kenntnisse

Python

Deep Learning

Machine Learning

Numerische Optimierungsalgorithmen

Ausbildung

Studium im Bereich Informatik

Studium im Bereich Statistik

Studium im Bereich Mathematik

Studium im Bereich Physik

Tools

PyTorch

Jobbeschreibung

#UPLIFTYOURFUTURE

Wir sind über 12.000. An 19 Standorten weltweit. Jedes dritte Flugzeug fliegt mit unserer Technologie.
Immer effizienter, leiser, nachhaltiger. Wir gestalten die Zukunft der Luftfahrt. Was wir noch brauchen? Dich.

Unser Team in München sucht Dich:

Abschlussarbeit: Machine Learning

Numerische Optimierungsalgorithmen werden heutzutage standardmäßig in der aerodynamischen Auslegung von Turbinen- und Verdichter-Schaufeln eingesetzt. Da schon ein einzelner Simulationslauf einer Turbomaschinenkomponente viel Rechenzeit kostet und während einer Optimierung sehr viele Strömungssimulationen benötigt werden, nimmt die aerodynamische Optimierung großer Turbomaschinen beträchtliche Zeit in Anspruch. Es erscheint daher ein sehr lohnender Ansatz zu sein, den aufwendigen Strömungslöser durch ein schnelleres Machine-Learning-basiertes Modell zu ersetzen. Dadurch kann die Optimierung womöglich erheblich beschleunigt werden. Die Herausforderung besteht darin, die langsame, aber sehr genaue Strömungssimulation durch ein solches Rechenmodell zu ersetzen, das einerseits deutlich schneller, andererseits aber immer noch genau genug ist, damit der Optimierungsalgorithmus mit den approximativen Ergebnissen brauchbare Suchrichtungen generiert, die zum Optimum im hochdimensionalen Zielfunktionsraum führen.

STARKE AUFGABEN

• Weiterentwicklung eines datengetriebenen Modells in PyTorch als Proxy eines CFD Strömungslösers
• Entwicklung eines semi-parametrischen Modells
• Erstellung von Dokumentationen und Präsentationen

BESTE VORAUSSETZUNGEN

• Studium im Bereich Informatik, Statistik, Mathematik, Physik oder einer vergleichbaren Studienrichtung
• Programmiererfahrung mit Python und PyTorch und Kenntnisse in Deep Learning
• Strukturierte und eigenverantwortliche Arbeitsweise

Idealerweise stehst du für einen Zeitraum von mindestens acht Wochen zur Verfügung.

AUSGEZEICHNETES UMFELD

• Einblicke in die Luftfahrtbranche und Jobs mit Verantwortung
• Teamspirit u.a. durch Studi-Netzwerk & Events
• Mentoring und individuelle Betreuung
• Flexible Arbeitszeitmodelle mit mobilem Arbeiten
• Kantine, Cafébar und Verkaufsshops
• Sportkooperation mit EGYM Wellpass & Betriebssportgruppen
• Top-Anbindung durch Pendlerbus, Parkhaus, E-Ladestation

STARTKLAR?

Dann gib deiner Bewerbung Schub und schick uns deine Unterlagen (Lebenslauf, Notenübersicht der Hochschule, Schulabschlusszeugnis sowie eine aktuelle Immatrikulation) online. Gleich jetzt, gleich hier.

Wir freuen uns auf Dich!

Kontakt

Recruitingteam